شبکه
الگوریتمهای یادگیری نظارت شده یا با ناظر (Supervised)
در الگوریتم یادگیری با ناظر مجموعهای از زوجهای دادهها به دادههای یادگیری موسوم هستند پس از اعمال ورودی X به شبکه عصبی خروجی حاصل از
طرح معماری شبکه شامل
تعیین نوع اتصالات است که میتواند، اتصال کامل و یا اتصال جزیی باشد. همچنین برگشت پذیری شبکه باید بررسی گردد شبکه های feedforward network معمولا
شبکههای برگشتی (Recurrent)
تفاوت شبکههای برگشتی یا Recurrent با شبکههای پیشخور در آن است که در شبکههای برگشتی حداقل یک سیگنال برگشتی از یک نرون به همان نرون
شبکههای پیشخور (Feed Forward)
با توجه به مباحث بند ششم، در شبکههای تک لایه – بردار ورودی X توسط نرونها را میتوان طبق رابطه ذیل نشان داد : y
طراحی سیستم در شبکه های عصبی
شکل ذیل الگویی از یک واحد پردازش شبکه عصبی با توجه به نحوه کارکرد یک نرون، ارائه میدهد. همانگونه که مشاهده میگردد، اکسون را
بررسی اجمالی ساختار مغز
همانند بسیاری از اختراعات که الهام گرفته از طبیعت میباشد، برای شبیه سازی سیستم مزبور نیز، ساختار مغز مورد تحلیل واقع شد. در سال ۱۹۱۱
رویای جایگزینی ویژگی های مغز در یک سیستم مصنوعی چقدر ممکن گردیده ؟
در حال حاضر بسیاری از سیستمها در قالب هوش مصنوعی و شبکههای عصبی شبیهسازی شدهاند اما مانع اصلی آنست که گرچه هریک از نرونهای بیولوژیکی
حساسیت بالا به رخداد اشتباه با شبکه های عصبی
حساسیت بالا به رخداد اشتباه بروز اشتباه در فرمت و علائم برنامه نویسی منجر به اتلاف ساعتها وقت در ردیابی، شناسایی و اصلاح برنامه میگردد.
افزایش سرعت با شبکه عصبی
افزایش سرعت برنامه ای برای تشخیص چهره یک فرد را با ساختار رایانه ها و نرم افزارهای موجود در نظر بگیرید: – به طور یقین
شبکه عصبی چیست؟
یک برنامه نرم افزاری یا تراشه نیمه هادی است که بتواند همانند مغز انسان عمل نماید، به گونه ای که: الف- به مرور زمان و
